Полная версия

Главная arrow Маркетинг arrow Инновационный маркетинг

  • Увеличить шрифт
  • Уменьшить шрифт


<<   СОДЕРЖАНИЕ ПОСМОТРЕТЬ ОРИГИНАЛ   >>

Функционально-стоимостный анализ в инновационном маркетинге

Функционально-стоимостный анализ был первоначально разработан для поиска и рационализации слабых мест продукта, однако может применяться и для анализа инноваций. Метод оценивает элементы продукта лишь на базе затрат, без учета других критериев. Элементы, которые не влияют существенно на качество продукта, должны быть устранены или изменены.

Концепция продукта изучается по следующим направлениям:

  • • функции, которые должен выполнять определенный элемент;
  • • вспомогательные функции, которые он выполняет;
  • • затраты, связанные с ним;
  • • возможность выполнения этой функции другим, более дешевым элементом и получения при этом экономии. Функционально-стоимостный анализ позволяет обеспечить

оценку инновационных проектов на производстве совершенно нового по техническим, стоимостным, эстетическим и другим параметрам изделия, т.е. инновации. В свою очередь, используя новые технологии, производитель повышает конкурентные возможности товара на рынке по технико-экономическим и ценовым характеристикам.

В отличие от методов современной теории оптимизации, предполагающих определение оптимального значения целевой функции с помощью достаточно сложных алгоритмов, ФСА ориентирует на приближенную оптимизацию с использованием доступных и относительно простых алгоритмов, предусматривающих комплексную поэтапную технико-экономическую оценку с учетом внутренних и внешних характеристик объекта с обязательным использованием выработанных практикой правил и процедур, которые не всегда могут быть представлены в виде формализованных математических зависимостей.

Цель ФСА отражает главный смысл применения этого метода, а именно социальную направленность на удовлетворение потребностей или обеспечение потребительских свойств объектов анализа. Причем достижение высокой степени удовлетворения потребностей должно сопровождаться обеспечением оптимальной функциональности, или степени полезности, а также низкими затратами на проявление всех функций. Так, основной целью ФСА на стадии научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ является предупреждение возникновения излишних затрат, а на стадии применения (эксплуатации) — сокращение или полное устранение экономически неоправданных затрат при сохранении или улучшении потребительских свойств объекта.

Функционально-стоимостный анализ при оценке результатов инновационной деятельности и повышения обоснованности вклада инвестиций в разработку инноваций на предприятии позволит:

  • • разработать критерии оценок инновации;
  • • определить значимость каждого критерия (присвоить весовой коэффициент);
  • • для каждого критерия определить признаки оценок требований и их весовой коэффициент.

Представим формализованное решение предлагаемой задачи. Модель содержит следующие параметры: X — интегрированное качество инновации; X. — /-й качественный параметр инновации, / = 1,2, ..., /, где /— количество качественных параметров инновации; Y. — j-e выбранные критерии /-го качественного параметра инновации,у = 1, 2, J, где J — количество выбранных критериев; Yj — р-е признаки у'-го выбранного критерия, р = 1, 2, ..., Р — количество признаков у выбранного критерия; Yjpg — g-e уровни оценок p-то признака, g = 1, 2, ..., G— количество уровней оценок; Rj, гр весовые коэффициенты.

Модель позволяет найти F(X.) неотрицательное число, которое будет тем больше, чем лучше интегрированное качество инновации. Для более точного определения качественных параметров инновации и объективной их оценки каждый из качественных параметров подразделяется на несколько критериев YJ} которые, в свою очередь, подразделяются на отдельные признаки этих критериев Yjp, по которым и определяется обобщенная функция без- размерности.

Для удобства и оперативности использования модель должна быть гибкой и адаптивной к любой возникающей ситуации, т.е. должна обладать следующими свойствами:

  • • быть способной к включению в нее любых параметров, необходимых для оценки качества инновации;
  • • работать с любым количеством параметров, необходимым для оценки качества инновации;
  • • допускать работу с любыми шкалами;
  • • позволять включать новые параметры без существенной перестройки уже построенной модели.

Графически модель представляется в виде «дерева качества» инновации (рис. 2.9).

Для построения «дерева качества» необходимо учитывать:

  • • построение «дерева качества» инновации проводится по всем выбранным критериям и признакам качественных параметров;
  • • характер связи между элементами и определение весовых коэффициентов по всем узлам «дерева качества» согласовываются с экспертами;
  • • разработку шкал (уровней) для оценки признаков (Yjpg), которые могут быть как непрерывными, так и дискретными и могут иметь значения от нуля до максимально определенной величи-

ны (YM=0-Yj™).

В результате решения данной модели определяется сумма баллов конкретной инновации, которая соответствует сумме баллов, определенных уровнем оценок признаков, взятых из оценочной шкалы. Причем эта величина будет стремиться (ограничена сверху) к общей сумме баллов, которую может набрать «идеальная» инновация. Для удобства расчетов эта величина определяется в 1000 баллов:

Графическая модель «дерево качества» инновации

Рис. 2.9. Графическая модель «дерево качества» инновации

Для удобства оценки инновации составляется таблица, в которой отображаются выбранные критерии и их признаки качественных параметров инновации.

Весовые коэффициенты критериев Rj устанавливаются так, чтобы общая сумма всех весов была равна 100% и 1000 баллам: ^Rj =100%,= 1000балллов; весовые коэффициенты признаков гр определяются в баллах ^jrp = RJ и ^гр = 100%.

р р

По таблицам определяется количество баллов, которое может набрать каждый критерий инновации, и общая сумма баллов всех критериев инновации предприятия.

В качестве примера показана проведенная нами оценка инновации промышленной компании «Техномет» (ЗАТО г. Озерск, Челябинская обл.) — многофункционального топливокислородного плавильного агрегата «МАГМА». Основное назначение разработанного агрегата — эффективная переработка техногенных промышленных отходов (шлаки, пыли, шламы черной и цветной металлургии, зола тепловых электростанций (ТЭС)) и твердых коммунальных отходов (ТКО).

Агрегат «МАГМА» состоит из ряда модулей (составных частей), количество и вид которых несколько изменяются в зависимости от конкретной цели применения агрегата.

В результате агрегат длительное время может работать непрерывно, без остановок для ремонта футеровки шлаковой зоны. Нижняя часть плавильной камеры (зона нахождения металлического расплава) имеет огнеупорную футеровку. Кожух в этой части камеры также охлаждается жидкометаллическим теплоносителем, что обеспечивает высокую стойкость футеровки.

Шлакоплавильный агрегат «МАГМА» имеет ряд преимуществ по сравнению с традиционно применяемыми шлакоплавильными печами:

  • • применяемое охлаждение корпуса жидкометаллическим теплоносителем, благодаря интенсивному отводу тепла с внутренней (рабочей) поверхности корпуса, обеспечивает, даже при очень высоких температурах расплава (1600 °С и более), образование устойчивого слоя гарнисажа на внутренней поверхности и позволяет длительное время непрерывно работать без огнеупорной футеровки стен, применяя огнеупорные материалы только для футеровки нижней части ванны, в которой накапливается металл, оседающий из шлакового расплава;
  • • конструктивные и технологические особенности агрегата обеспечивают очень высокую производительность по расплавляемому шлаку — 40-42 т/ч при высокой температуре сливаемого из печи шлакового расплава (1400-1600°С);
  • • легкость корректировки (в случае необходимости) химического состава выплавляемого шлака корректирующими присадками для получения требуемых материалов;
  • • низкий расход энергии на плавление шлака по сравнению с используемыми в настоящее время плавильными агрегатами;
  • • возможность эффективной утилизации тепла отходящих технологических газов в энергетическом котле;
  • • возможность утилизации пыли, уловленной в газоочистных сооружениях, путем переплава ее в слое шлака (ванне) агрегата;
  • • выплавляемый шлак имеет стабильно заданный состав и свойства, так как состав шлака не меняется вследствие взаимодействия с футеровкой (ее нет), что обеспечивает стабильные свойства получаемых отливок.

Перечисленные преимущества обеспечивают возможность получения высококачественных шлаковых отливок при значительно меньших затратах на их производство, чем в имеющихся цехах по производству шлакокаменного литья. Это обеспечивает высокую конкурентоспособность шлакокаменного литья, производимого на предприятии, использующем агрегат «МАГМА», и позволяет проводить эффективный маркетинг на рынке шлакокаменного литья.

Проводим расчеты оценки инновации по следующим качественным параметрам: переплав шлаков цветной металлургии и золы ТЭС на шлаковое литье (Л^), переплав сталеплавильных шлаков с извлечением железа и получением клинкера (Х2), использование в цветной металлургии вместо шахтной печи Ванюкова и агрегата Ausme/t (Х3), получение сплавов железа из руд, включая титаномагнетито- вые {Хд), сжигание ТКО и рекультивация свалок (Л”5). Построим графическую модель в виде «дерева качества»:

Каждый критерий представлен определенным набором признаков, которые оцениваются дискретной шкалой, содержащей пять уровней (от 1 — «практическое отсутствие» до 5 — «превосходно»), Чем больше вводится признаков, характеризующих каждый критерий, и чем больше уровней имеет оценочная шкала, тем выше адекватность модели и тем точнее можно оценить инновацию.

По каждому качественному параметру инновации строится аттестационная таблица инновации. Таблица 2.3 представляет качественный параметр «Переплав шлаков цветной металлургии и золы ТЭС на шлаковое литье» (А1,). По оценочным уровням признаков считаем количество баллов, набранных каждым критерием.

Переплав шлаков цветной металлургии и золы ТЭС на шлаковое литье (2^)

  • 1. Производительность (У^ = 80 + 100 + 70 + 45 = 295 баллов.
  • 2. Инвестиционная эффективность (У2) = 80 + 70 + 25 + 30 = = 205 баллов.
  • 3. Качество (У3) = 80 + 80 + 45 + 30 = 235 баллов.

Общая сумма баллов, набранная первым качественным параметром инновации, — 735 баллов (295 + 205 + 235), или 73,5% максимального значения (1000 баллов).

Переплав сталеплавильных шлаков с извлечением железа и получением клинкера (Х2)

  • 1. Технологичность (У,) = 40 + 120 + 70 + 50 = 280 баллов.
  • 2. Экономическая эффективность (У2) = 100 + 80 + 70 + 30 = = 280 баллов.
  • 3. Сырье (У3) = 40 + 70 + 10 + 30 = 150 баллов.

Общая сумма баллов, набранная вторым качественным параметром инновации, — 710 баллов (280 + 280 + 150), или 71% максимального значения (1000 баллов).

Использование в цветной металлургии вместо шахтной печи Ванюкова и агрегата Ausmelt3)

  • 1. Производительность (У,) = 120 + 120 + 70 +50 = 360 баллов.
  • 2. Расходность (У2) = 40 + 70 + 70 + 15 = 195 баллов.
  • 3. Температуроустойчивость (У3) = 80 + 70 + 70 + 50 = 270 баллов.

Общая сумма баллов, набранная третьим качественным параметром инновации, — 825 баллов (360 + 195 + 270), или 82,5% максимального значения (1000 баллов).

Получение сплавов железа из руд, включая титано-магнетито- вые (Х4)

  • 1. Модель процессов (У^ = 80 + 100 + 55 + 50 = 285 баллов.
  • 2. Расчетность теплообмена (У2) = 20 + 35 + 45 + 50 = 150 баллов.
  • 3. Тестируемость (У3) = 40 + 70 + 25 + 50 = 185 баллов.

Общая сумма баллов, набранная четвертым качественным параметром инновации, — 620 баллов (285 + 150 + 185), или 62% максимального значения (1000 баллов).

Сжигание ТКО и рекультивация свалок (%5)

  • 1. Экономичность (У[) = 150 + 100 + 80 + 50 = 380 баллов.
  • 2. Эксплуатация (У2) = 80 + 80 + 45 + 50 = 255 баллов.
  • 3. Производительность (У,) = 100 + 70 + 70 + 50 = 290 баллов.

Общая сумма баллов, набранная пятым качественным параметром инновации, — 925 баллов (380 + 255 + 290), или 92,5% максимального значения (1000 баллов).

Аттестационная таблица инновации по первому качественному параметру инновации «Переплав шлаков цветной металлургии и золы ТЭС на шлаковое литье» (XJ

Таблица 2.3

Критерий Yj

Весовой коэфф. (R;)

Признаки оценки Y.

Весовой коэфф. (гр)

Уровни jpg*

%

баллы

%

баллы

оценка

эксп.

1

2

3

4

5

1. Производительность

Г,

40

400

1. Расход топлива, абс.ед.

35

150

80

0

40

80

120

150

2. Расход топлива, усл.ед.

30

120

100

0

35

70

100

120

3. Расход дутья

25

80

70

0

25

55

70

80

4. Температура шлака

10

50

45

0

5

10

45

50

Итого п. 1

~

~

100

400

295

-

-

-

-

-

  • 2. Инвестиционная эффективность
  • *2

35

300

1. Экономический эффект по чистой продукции

33

100

80

0

20

40

80

100

2. Экономический эффект на основе дохода

28

80

70

0

15

35

70

80

3. Экономический эффект по чистой прибыли

23

70

25

0

10

25

45

70

4. Срок окупаемости капитальных вложений

18

50

30

0

5

15

30

50

Итого п. 2

~

~

100

300

205

-

-

-

-

-

3. Качество

25

300

1. Очищенные газы в трубу

30

100

80

0

20

40

80

100

2. Готовая отливка(кокиль)

25

80

80

0

15

35

70

80

3.Грануляция

25

70

45

0

10

25

45

70

4. Температура плавления

20

50

30

0

5

15

30

50

Итого п. 3

~

~

100

300

235

-

-

-

-

-

Всего

100

1000

-

1000

535

-

-

-

-

-

Сумма баллов, набранная пятью качественными параметрами инновации, 735 + 710 + 825 + 620 + 925 = 3815 баллов, или 76% от максимального значения — «идеальной инновации» — 5000 баллов: это интегральная оценка инновации, что является весьма высоким показателем для инновационного продукта.

Данный продукт с большой вероятностью займет свою нишу на рынке и станет «входным продуктом» для фирмы.

Использование данной методики позволяет установить нижний предел (в баллах) качественных параметров определенной инновации, предлагаемой для разработки и внедрения на предприятии.

В настоящее время в теории и практике управления инновациями не делаются разграничения между процессами вовлечения в производственный оборот различных инновационных проектов. Сегодня в основе инновационной деятельности предприятий лежит, как правило, однозначная цель поиска инноваций, приносящих дополнительные доходы.

Не обладая базой научно-методического обоснования выбора тех или иных инноваций, предприятия вынуждены сегодня осуществлять генерирование и селекцию идей в ходе инновационной практики. Процесс поиска может быть связан с большими затратами, так как изначально предприятия до конца не знают, какой инновационный результат будет для них наиболее приемлемым. Поиск результативной инновации продолжается порой до предынвестиционной стадии инновационного проекта. На этом этапе практически завершаются НИОКР и полностью снимаются неопределенности относительно технических производственно-экономических параметров инновации. Отсюда средства, направляемые предприятиями сегодня на инновационное развитие производства, можно сгруппировать в соответствии с этапами их освоения: исследовательские (Р ), конструктивные (Ркнэ), концептуальные (Р„„ J и дистрибутивные расходы (Р„„ J. С учетом этого разверну- тая формула оценки расходов на инновационный процесс (ХРИН ) будет иметь следующий вид:

где ХР + Р + Р + Р — сумма поэтапных затрат, свя-

ИС.Э КН.Э КЦ.Э ДС.Э J г 5

занная с разработкой новой технологии.

Факторы низкого уровня внедрения инноваций промышленными предприятиями связаны, по нашему мнению, во-первых, с отсутствием методики формирования инновационного развития на принципах стратегического управления и, во-вторых, с недостаточным развитием методических подходов по освоению нововведений с учетом их типа.

Так, отсутствие в литературе описания принципов формирования стратегий инновационного развития и их систематизации в зависимости от характера технологий приводит к тому, что предприятия в лучшем варианте вынуждены вести параллельные разработки нескольких инноваций, с тем чтобы осуществить выбор направления своего дальнейшего технологического развития. Окончательный выбор в пользу той или иной технологии в большинстве случаев происходит уже на этапе коммерциализации технологии и внедрения ее в производство. Вполне закономерно, что в таких условиях у предприятий не оказывается достаточно средств для завершения начатых инновационных проектов.

И наоборот, если предприятие изначально, на этапе формирования стратегии инновационного развития определится с выбором в пользу новой или улучшающей технологии, то оно сможет избежать нерациональных затрат. Поэтому если из полученного тождества выделить нерациональные расходы по разработке той стратегии, которую предприятие изначально не планирует реализовывать (Ринпр нэ), то издержки по освоению инноваций будут равны

Выбор приоритетности внедрения инноваций позволяет сократить затраты на реализацию инновационной деятельности на сумму освоения нерациональных технологий, т.е. тех, которые предприятия на данном этапе своего развития не способны эффективно вовлечь в хозяйственный оборот.

В управлении инновациями представленный метод может быть использован как для оценки конкурентоспособности разрабатываемых инноваций, так и для прогнозных оценок комплекса их характеристик.

 
<<   СОДЕРЖАНИЕ ПОСМОТРЕТЬ ОРИГИНАЛ   >>